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随着大模型（如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本）的规模不断扩大，对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代，参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求，导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外，随着隐私法规的日益严格，如欧盟发布《通用数据保护条例》，大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限，进一步加剧了数据供需不平衡的问题。
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对于这类乱象，监管部门有必要深入行业，来一次全链条的“大扫除”，严格执行质量标准，对以次充好、虚假标注的生产行为“零容忍”，彻底斩断伪劣产品的源头。同时，还应加强对销售渠道的监督，特别是对直播带货这类新兴渠道，要有更严密的准入和审查机制，确保商品信息真实透明，并健全投诉渠道和维权体系，让消费者在遭遇假货时，能有畅通的申诉路径和切实的赔偿保障。对伪劣产品的生产和销售行为，要依法追责，加大惩罚力度，让造假者付出应有的代价。
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